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Python数据分析与应用
第1章 数据分析概述
本章共 26 题，可按题型筛选。
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单选
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简答
编程
从第一题开始
#1
单选
在数据分析的四个层次中，哪一个层次侧重于解释“为什么会发生？”这一问题？
#2
单选
在数据分析的基本流程中，被公认为最耗时的环节是：
#3
单选
关于 Python 在数据分析中的优势，下列描述错误的是：
#4
单选
零售业中著名的“啤酒-纸尿裤”案例，主要体现了数据分析在哪个领域的应用？
#5
单选
下列关于 Anaconda 的说法，正确的是：
#6
单选
若要在 Jupyter Notebook 的 Markdown 单元格中设置一个“二级标题”，应使用以下哪种格 式？
#7
单选
在 Conda 命令行中，查看当前环境下已安装全部包信息的命令是：
#8
单选
专门针对机器学习开发，内置了支持向量机、随机森林等经典算法的 Python 库是：
#9
单选
下列哪种数据分析层次建立在其他三种之上，且实施和管理最为复杂？
#10
单选
Jupyter Notebook 导出的文件后缀名通常为：
#11
填空
数据分析是指使用适当的统计分析方法对收集的数据进行分析，提炼有用信息并形成结论 的过程。其核心目的在于找出研究对象的____________。
#12
填空
描述性分析主要利用一些核心指标对业务现状做出准确描述，常见的统计运算指标包括均 值、中位数、众数和____________。
#13
填空
预测性分析通常基于历史数据，利用数据挖掘、统计建模或____________算法来预测未来 结果发生的可能性。
#14
填空
数据分析的基本流程通常包括：明确目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析和 ____________。
#15
填空
Python 被称为“____________语言”，因为它能够以多种方式与其他语言编写的组件“粘连” 在一起。
#16
填空
Anaconda 是一款全平台工具，支持 Linux、Windows 和 ____________ 操作系统。
#17
填空
在 Conda 管理包的操作中，若想一次性更新当前环境下的所有包，应执行命令 conda update ____________。
#18
填空
NumPy 库提供了一个快速高效的多维数组对象，名为 ____________。
#19
填空
____________ 库是基于 NumPy 建立的，提供了 DataFrame 数据结构，旨在解决高效操 作大型数据集的任务。
#20
填空
____________ 库是 Python 中最基础的 2D 图形库，虽然模仿了 MATLAB 的绘图命令， 但完全独立于 MATLAB。
#21
简答
层级递进： 请简述数据分析四个层次（描述、诊断、预测、规范）之间的逻辑递进关系。
#22
简答
效率工具： 为什么在人工智能和深度学习领域，Python 会成为通用的编程语言？请结合材 料说明。
#23
简答
环境差异： 请对比 Anaconda 与 Miniconda 的主要区别，并说明什么情况下建议选择使用 Miniconda。
#24
简答
数学基础： 在描述性分析中，假设我们有一组样本观测值
{
x
1
,
x
2
,
…
,
x
n
}
\{x_1, x_2, \dots, x_n\}
{
x
1
,
x
2
,
…
,
x
n
}
。请写 出其样本均值
x
ˉ
\bar{x}
x
ˉ
和样本方差
s
2
s^2
s
2
的计算公式，并说明它们在业务描述中的作用。
#25
简答
流程归纳： 简述“数据处理”阶段的主要任务，并解释为什么这个阶段对数据分析的质量至 关重要。
#26
编程
实战应用： 在数据预处理中，经常需要将分类型数据转换为数值型数据。假设你正在使用 Jupyter Notebook 处理一份用户数据，请补全下列 Python 代码，利用 列表推导式 将列表 gender_list 中的字符串转换为数值（要求：'男' 转换为 0，'女' 转换为 1）。 # 原始性别列表 gender_list = [ '男' , '女' , '女' , '男' , '女' ] # TODO: 使用列表推导式完成转换 converted_list = [________________________________________________] # 输出转换后的结果 print(converted_list) # 预期输出: [0, 1, 1, 0, 1]